Agentic KI: Größte Bedrohung für die Unternehmenssicherheit im Jahr 2026

Fast die Hälfte aller Cybersicherheits-Experten betrachtet agentische KI inzwischen als den gefährlichsten Angriffsvektor für das Jahr 2026. Dieses Ergebnis einer aktuellen Dark Reading-Leserumfrage sollte jede Führungskraft im Bereich Sicherheit aufhorchen lassen. Nicht, weil es überraschend wäre – die meisten von uns haben diese Entwicklung erwartet –, sondern weil es zeigt, wie rasant sich die Bedrohungslage verändert hat.

wichtige Erkenntnisse

1. Agentische KI ist das wichtigste Sicherheitsthema für 2026. Laut einer Dark Reading-Umfrage sehen 48 % der Cybersicherheits-Experten agentische KI und autonome Systeme als wichtigsten Angriffsvektor für 2026 – noch vor Deepfake-Bedrohungen, Cyber-Risiko auf Vorstandsebene und der Einführung passwortloser Technologien. Das spiegelt den wachsenden Konsens in der Branche wider, dass KI-Agenten mit erweiterten Berechtigungen über mehrere Systeme hinweg heute die am schnellsten wachsende Angriffsfläche in der Unternehmenssicherheit darstellen.
2. Shadow AI und nicht-menschliche Identitäten erhöhen das Risiko zusätzlich. Mitarbeitende bringen nicht genehmigte KI-Tools ohne Sicherheitsüberprüfung in ihre Arbeitsumgebung ein, und mehr als ein Drittel aller Datenpannen betrifft inzwischen unverwaltete Shadow-Daten. Jeder KI-Agent, der in ein Unternehmen eingeführt wird, erzeugt eine nicht-menschliche Identität, die API-Zugriff und Machine-to-Machine-Authentifizierung benötigt – Herausforderungen, für die klassische Identity-Management-Systeme nie konzipiert wurden.
3. Unsicherer Code und überhastete Implementierungen schaffen verwundbare Infrastrukturen. Der Wettbewerbsdruck führt dazu, dass Entwickler agentische KI mit minimaler Sicherheitsprüfung bereitstellen – einschließlich ungeprüfter Open-Source-MCP-Server und Code, der im Rahmen von „Vibe Coding“-Praktiken entsteht. Branchenanalysten warnen, dass dadurch immer mehr verwundbare Infrastrukturen entstehen, die Angreifer gezielt ins Visier nehmen werden, sobald sich agentische KI weiter verbreitet.
4. Sicherheit muss auf die Datenebene verlagert werden, um Schritt zu halten. Klassische Perimeter-Sicherheitsmaßnahmen und statische Zugriffskontrollen wurden nicht für eine Welt entwickelt, in der autonome Agenten standardmäßig innerhalb des Netzwerks agieren. Effektiver Schutz erfordert heute Sicherheit auf Datenebene mit zero-trust Governance, kontextabhängiger Autorisierung und einheitlicher Transparenz für jede Interaktion – egal, ob sie von Menschen oder KI-Agenten ausgeht.
5. Vereinheitlichte Governance reduziert Datenpannen und vereinfacht Compliance. Unternehmen, die sensible Inhaltskommunikation unter einem einzigen Sicherheitsrahmen konsolidieren – einschließlich Filesharing, Managed File Transfer, E-Mail-Schutz und Web-Formulare – verzeichnen weniger Datenpannen als solche, die auf fragmentierte Einzellösungen setzen. Ein einheitlicher Ansatz vereinfacht zudem die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben durch integrierte Unterstützung für Standards wie FedRAMP High, FIPS 140-3, SOC 2 Typ II und ISO 27001.

Die Umfrage bat die Leser, vier potenzielle Sicherheitstrends für das kommende Jahr zu bewerten: Angriffe durch agentische KI, fortschrittliche Deepfake-Bedrohungen, Cyber-Risiko auf Vorstandsebene und die Einführung passwortloser Technologien. Agentische KI dominierte mit 48 % der Stimmen. Die Einführung passwortloser Technologien landete hingegen auf dem letzten Platz – ein Hinweis darauf, dass die meisten Fachleute nicht damit rechnen, dass Unternehmen ihre veralteten Passwortpraktiken bald aufgeben.

Diese Zahlen sprechen eine klare Sprache. Der Siegeszug autonomer KI-Systeme in Unternehmen ist längst kein reines Produktivitätsthema mehr. Es ist ein Sicherheitsthema – und aktuell hinkt die Sicherheit hinterher.

Die Umfrageergebnisse decken sich mit weiteren Branchenstudien. Interne Erhebungen von Unternehmen wie Omdia zeigen, dass KI-Einführung ganz oben auf der Liste der Sicherheitsbedenken steht – speziell die Absicherung agentischer KI ist für Sicherheitsteams, die das Unternehmenswachstum unterstützen sollen, die oberste Priorität. Der Konsens bildet sich schnell, und die Botschaft ist eindeutig: Wer agentische KI ohne klare Sicherheitsstrategie einführt, baut auf einem Fundament, das schon jetzt Risse zeigt.

Warum agentische KI die Bedrohungslage verändert

Um zu verstehen, warum agentische KI zum Brennpunkt für Sicherheitsbedenken geworden ist, muss man wissen, was sie von bisherigen KI-Tools unterscheidet.

Klassische KI-Modelle arbeiten im Hintergrund. Sie analysieren Daten, generieren Texte oder geben Empfehlungen, aber sie handeln nicht eigenständig. Agentische KI ist anders. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, autonom zu agieren – Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen, auf Datenbanken zuzugreifen, Dateien zu verschieben und plattformübergreifend zu kommunizieren, meist mit minimaler menschlicher Kontrolle. Sie verfügen über erweiterte Berechtigungen, weil sie diese für ihre Arbeit benötigen. Genau das macht sie so attraktiv für Angreifer.

Unternehmen setzen agentische KI überall ein, um Abläufe zu optimieren – von der vorausschauenden Wartung in der Fertigung bis zu automatisierten Workflows in der Softwareentwicklung. Die Produktivitätsgewinne sind real. Wie Analysten betonen, können agentische KI und autonome Systeme die Produktivität um das Fünf- bis Zehnfache steigern. Doch dieses Skalierungspotenzial gilt auch für das Risiko. Jeder KI-Agent in einer Umgebung schafft neue Zugangspunkte, neue Authentifizierungsherausforderungen und neue Angriffswege für Cyberkriminelle.

Besonders besorgniserregend ist die Geschwindigkeit der Einführung. Entwickler stehen unter enormem Druck, Produkte schnell auszuliefern, was dazu führt, dass immer mehr unsicherer Code in die Produktion gelangt. Branchenanalysten warnen vor der weitverbreiteten Nutzung von Open-Source-Model-Context-Protocol-(MCP)-Servern ohne ausreichende Sicherheitsprüfung, kombiniert mit dem Trend zum „Vibe Coding“, bei dem Geschwindigkeit und Experimentierfreude Vorrang vor Sorgfalt haben. Das Ergebnis ist eine Infrastruktur, die von Grund auf verwundbar ist.

Das Shadow-AI-Problem, über das niemand sprechen will

Wenn die offizielle Einführung agentischer KI Risiken schafft, sorgt die inoffizielle Einführung für Chaos.

Shadow AI – also der Einsatz nicht genehmigter, unverwalteter KI-Tools durch Mitarbeitende außerhalb des Blickfelds des Sicherheitsteams – zählt zu den hartnäckigsten und schwierigsten Bedrohungen im modernen Unternehmen. Mitarbeitende finden einen Open-Source-KI-Agenten, der eine lästige Aufgabe automatisiert, integrieren ihn in ihren Workflow und informieren die IT nie darüber. Das klingt harmlos. Ist es aber nicht.

Das Ausmaß dieses Problems ist enorm. Untersuchungen zeigen, dass mehr als ein Drittel aller Datenpannen Shadow-Daten betreffen – unverwaltete Datenquellen, von deren Existenz das Sicherheitsteam nichts weiß. Wenn Shadow-Daten auf Shadow AI treffen, addiert sich das Risiko nicht nur – es potenziert sich exponentiell. Am Ende greifen KI-Agenten auf sensible Informationen über Kanäle zu, die nicht überwacht, nicht gesteuert und nicht durch die Sicherheitskontrollen des Unternehmens geschützt sind.

Hinzu kommt ein strukturelles Problem: Klassische Identity-Management-Systeme sind für Menschen konzipiert. Sie authentifizieren Personen, weisen Rollen zu und verwalten Berechtigungen basierend auf der Anmeldung. KI-Agenten passen nicht in dieses Modell. Sie arbeiten über APIs, nutzen Machine-to-Machine-Authentifizierung und benötigen oft weitreichende Berechtigungen. Jeder Agent in einer Umgebung stellt eine nicht-menschliche Identität dar, die abgesichert werden muss – und die meisten Unternehmen sind dafür nicht gerüstet.

Ein praktisches Beispiel: Ein Marketingteam setzt einen KI-Agenten ein, um Kampagnenanalysen und Berichte zu automatisieren. Der Agent benötigt Zugriff auf das CRM, die E-Mail-Plattform, Kundendaten-Repositories und Drittanbieter-Werbe-APIs. Das sind vier verschiedene Systeme mit jeweils eigenen Authentifizierungsanforderungen – und jede stellt einen potenziellen Angriffspunkt dar. Multipliziert man das mit allen Teams, die ähnliche Tools testen, wird schnell klar, wie rasant die Angriffsfläche außer Kontrolle gerät.

Die wachsende Kluft zwischen Produktivität und Schutz

Hier liegt der Kernkonflikt: Unternehmen können es sich nicht leisten, agentische KI zu ignorieren – aber sie können es sich ebenso wenig leisten, sie ohne angemessene Sicherheit einzusetzen. Aktuell liegt der Fokus meist auf dem ersten Punkt, während beim zweiten gespart wird.

Der Wettbewerbsdruck ist real. Unternehmen, die agentische KI effektiv nutzen, verschaffen sich enorme operative Vorteile. Wer das nicht tut, riskiert, abgehängt zu werden. Deshalb steht KI-Einführung in internen Umfragen ganz oben auf der Prioritätenliste. Sicherheitsteams wissen das. Sie wollen Wachstum unterstützen. Gleichzeitig sehen sie aber, wie ihre Angriffsfläche schneller wächst, als sie sie schützen können.

Das Problem ist nicht, dass Unternehmen KI einführen. Das Problem ist, dass sie das tun, ohne ihre Sicherheitsarchitektur an eine grundlegend neue Technologie anzupassen. Klassische Sicherheitsmodelle – Perimeter-Schutz, statische Zugriffskontrollen, fragmentierte Überwachungstools – wurden nicht für eine Welt entwickelt, in der autonome Agenten sich frei zwischen Systemen bewegen, Entscheidungen in Echtzeit treffen und in großem Umfang mit sensiblen Daten interagieren.

Überlegen Sie, was ein klassischer Sicherheitsperimeter eigentlich schützt: Er soll unbefugte Menschen außerhalb eines definierten Netzwerks fernhalten. Agentische KI agiert jedoch standardmäßig innerhalb dieser Grenze. Sie muss das, denn der Mehrwert dieser Systeme hängt davon ab, dass sie weitreichenden Zugriff auf interne Ressourcen erhalten. Das bedeutet: Das Bedrohungsmodell hat sich grundlegend verändert. Die größte Gefahr ist nicht mehr der externe Angreifer – sondern das, was bereits im Inneren agiert und unvorhersehbar handelt.

Es muss sich etwas ändern. Und zwar auf der Datenebene.

Die Datenebene absichern: Wie Kiteworks der agentischen KI-Bedrohung begegnet

Der zentrale Ansatz von Kiteworks ist: In einer Welt autonomer KI-Systeme muss Sicherheit dort stattfinden, wo die Daten sind. Es reicht nicht, einzelne Tools oder Endpunkte abzusichern, wenn KI-Agenten ganze Netzwerke durchqueren können. Es braucht einen einheitlichen Rahmen, der jede Interaktion mit sensiblen Daten steuert – unabhängig davon, ob der Zugriff von einer Person oder einer Maschine ausgeht.

Ein Private Data Network für zero trust

Das Private Data Network von Kiteworks setzt zero-trust-Prinzipien direkt an sensiblen Daten um. Jede Interaktion – egal ob von einem Mitarbeitenden oder einem KI-Agenten ausgelöst – wird authentifiziert, autorisiert, überwacht und verschlüsselt, bevor Zugriff gewährt wird.

Konkret bedeutet das: Granulare Zugriffskontrollen erzwingen das Prinzip der minimalen Rechte sowohl für menschliche als auch für nicht-menschliche Identitäten. Rollenbasierte und attributbasierte Richtlinien treffen kontextabhängige Autorisierungsentscheidungen. Der Zugriff richtet sich nicht nur nach der anfragenden Person, sondern nach der Sensibilität der Daten, dem verwendeten Gerät, dem Standort und der jeweiligen Aktion. Alles läuft unter einem zentralen Governance-Rahmen zusammen – das beseitigt die fragmentierte Transparenz, die agentische KI-Angriffe so gefährlich macht.

Ein sicherer MCP-Server für kontrollierte KI-Integration

Einer der in der Dark Reading-Studie hervorgehobenen Risiken ist die Verbreitung unsicherer MCP-Server, die von Entwicklern unter Zeitdruck bereitgestellt werden. MCP ist das Protokoll, das KI-Agenten die Interaktion mit externen Datenquellen und Tools ermöglicht – schlecht abgesicherte Implementierungen werden schnell zum Einfallstor für Angreifer.

Kiteworks hat einen sicheren MCP-Server entwickelt, der KI-Interaktionen innerhalb der Grenzen des Private Data Network hält. Sensible Daten verlassen die vertrauenswürdige Umgebung nie. Jede KI-Operation ist durch OAuth 2.0-Authentifizierung geschützt, unterliegt denselben rollen- und attributbasierten Kontrollen wie menschlicher Zugriff und wird mit umfassenden Audit-Trails für forensische Analysen und Compliance protokolliert. Bestehende Sicherheitsrichtlinien eines Unternehmens müssen für KI nicht neu erstellt werden – sie gelten automatisch auch für KI-Interaktionen. Das ist entscheidend, denn einer der größten operativen Aufwände bei neuer Technologie ist der Aufbau und die Pflege separater Richtlinien. Kiteworks beseitigt diese Doppelarbeit und hält Governance auch bei wachsender KI-Nutzung beherrschbar.

Shadow AI stoppen, bevor es zur Datenpanne kommt

Shadow AI lässt sich nur mit Transparenz begegnen. Was man nicht sieht, kann man nicht schützen. Kiteworks liefert zentrale Audit-Logs, die jede Dateninteraktion – auch durch KI – im gesamten Unternehmen erfassen. Eingebaute Anomalieerkennung auf Basis von Machine Learning identifiziert ungewöhnliche Datenübertragungen und meldet potenzielle Exfiltrationsversuche in Echtzeit.

Zusätzlich sorgt automatisierte Datenklassifizierung und -tagging für die Identifizierung sensibler Inhalte anhand von Schlüsselwörtern, Mustern und Kontextanalyse. Data-Loss-Prevention-Richtlinien erzwingen automatisch die passende Reaktion: Blockieren, Quarantäne oder Verschlüsselung – je nach Sensibilität und Zugriffskontext. So bleibt selbst dann, wenn Mitarbeitende nicht genehmigte KI-Tools nutzen, der Schutz der Daten gewährleistet.

Nicht-menschliche Identitäten im großen Maßstab absichern

Mit der Verbreitung von KI-Agenten wächst auch die Zahl nicht-menschlicher Identitäten – jede benötigt API-Zugriff und stellt eine Machine-to-Machine-Authentifizierungsherausforderung dar. Kiteworks begegnet dem mit einem sicheren API-Framework auf Basis von REST-Protokollen, das Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung auf jeder Ebene durchsetzt.

Echtzeit-Überwachung nutzt Machine Learning, um Anomalien im API-Verkehr zu erkennen und Bedrohungen frühzeitig zu stoppen. Automatisiertes Schwachstellen-Scanning hält APIs widerstandsfähig gegen neue Angriffsmethoden, und JWT-basierte Authentifizierung sorgt für sichere Machine-to-Machine-Kommunikation über individuelle API-Clients hinweg.

Gehärtete Architektur gegen Supply-Chain-Risiken

Überhastete Implementierungen und unsicherer Code sind ein wiederkehrendes Thema der aktuellen KI-Einführungswelle – und schaffen echte Supply-Chain-Risiken. Die gehärtete virtuelle Appliance von Kiteworks begegnet dem mit Sandboxing für Drittanbieter-Bibliotheken, das Open-Source-Komponenten isoliert und Zero-Day-Exploits von sensiblen Daten fernhält. Eine integrierte Firewall und Web Application Firewall sorgen für zusätzliche Schutzschichten. Und eine zero-trust-interne Architektur stellt sicher, dass alle Service-Kommunikationen – selbst innerhalb der Appliance – als nicht vertrauenswürdig behandelt werden und Authentifizierung sowie Verschlüsselung auf jedem Schritt erfordern.

Das große Ganze: Vereinheitlichte Governance für das KI-Zeitalter

Was diesen Ansatz von punktuellen Lösungen unterscheidet, die einzelne KI-Tools oder spezifische Endpunkte absichern wollen, ist der Umfang. Kiteworks vereint Filesharing, Managed File Transfer, E-Mail-Schutz und Web-Formulare unter einem einzigen Sicherheitsrahmen. Das bedeutet: weniger Lücken in der Transparenz, weniger Inkonsistenzen bei der Richtliniendurchsetzung und eine insgesamt kleinere Angriffsfläche für Angreifer.

Die Daten bestätigen das: Unternehmen, die auf weniger, aber einheitliche Kommunikationskanäle setzen, erleben weniger Datenpannen. Wenn jeder Kanal durch die gleiche Governance-Engine läuft, gibt es kein schwaches Glied, das Angreifer ausnutzen können. Und entscheidend: Diese Konsolidierung erfordert keinen Austausch bestehender Infrastruktur. Sie funktioniert parallel zu den bereits genutzten Tools und bietet eine konsistente Sicherheitsschicht, die mit den Daten wandert – statt an willkürlichen Grenzen zu verharren.

Für Unternehmen in regulierten Branchen erfüllt Kiteworks die relevanten Standards: FedRAMP High Readiness, FIPS 140-3-Zertifizierung, SOC 2 Typ II und ISO 27001. Compliance ist kein Zusatz, sondern integraler Bestandteil der Architektur.

Ausblick: Das Zeitfenster für Maßnahmen schließt sich

Die Dark Reading-Umfrage spiegelt einen Moment des kollektiven Bewusstseins in der Sicherheitsbranche wider. Die Menschen an vorderster Front erkennen: Agentische KI ist nicht einfach eine weitere Technologie, sondern verändert die Angriffsfläche grundlegend. 48 % von ihnen glauben, dass sie bis Ende dieses Jahres der dominierende Vektor für Cyberkriminalität sein wird.

Diese Einschätzung ist nicht unbegründet. Alle Zutaten sind vorhanden: rasante Einführung getrieben durch Wettbewerbsdruck, Entwickler, die ohne ausreichende Sicherheitsprüfung bereitstellen, Shadow AI, die sich unkontrolliert ausbreitet, und Identity-Management-Systeme, die nicht für Maschinen konzipiert sind. Das ist das Rezept für genau die großflächigen Datenpannen, die Schlagzeilen machen.

Doch das muss nicht so kommen. Unternehmen, die jetzt ihre Datenebene absichern – mit vereinheitlichter Governance, zero-trust-Zugriffskontrollen und Echtzeit-Transparenz für menschliche wie KI-gesteuerte Interaktionen – können ihre KI-Initiativen sicher skalieren. Sie profitieren von Produktivitätsgewinnen, ohne zur nächsten Warnung zu werden.

Der Weg nach vorn besteht nicht darin, die KI-Einführung zu bremsen. Dieser Zug ist abgefahren – und Unternehmen, die jetzt auf die Bremse treten, geraten in einen Wettbewerbsnachteil, der genauso gefährlich ist wie jede Sicherheitslücke. Der Weg nach vorn ist, Sicherheit von Anfang an in die KI-Implementierung einzubauen – nicht als Kontrollpunkt am Ende, sondern als Fundament, auf dem alles andere aufbaut.

Wer wartet, wird sich in einem Umfeld wiederfinden, in dem die Angreifer längst einen Schritt voraus sind. Die Uhr tickt – und 2026 wird zeigen, welche Unternehmen die Bedrohung ernst genommen haben und welche zum Beweis ihres Risikos wurden.